对图片中的各种几何图形进行识别

资 源 简 介

对图片中的各种几何图形进行识别

详 情 说 明

几何图形识别是计算机视觉中的基础任务，常用于工业检测、教育辅助等领域。以下是实现思路的核心要点：

预处理阶段 首先需要对图像进行灰度化和降噪处理，使用高斯模糊等方法消除细小噪点。接着通过自适应阈值或Canny算法进行边缘检测，得到图形轮廓。

轮廓特征分析 提取所有闭合轮廓后，计算每个轮廓的几何特征： 顶点数量（通过approxPolyDP近似多边形） 面积与周长比 最小外接矩形参数 轮廓凸性检测

分类逻辑 根据不同特征组合判断图形类型： 圆形：顶点数多且面积/周长比接近理论值 四边形：4个顶点，通过边长关系区分正方形/矩形/菱形 六边形：6个等长边且内角接近120度 不规则图形：不符合上述特征的轮廓

优化方向 可引入霍夫变换检测直线和圆形，或训练简单的机器学习模型提高识别准确率。对于重叠图形需要先进行图像分割处理。

该技术可扩展应用于智能阅卷、自动化质检等场景，核心在于特征参数的精确计算和合理的分类阈值设定。